Desafíos Comunes en la Implementación de DSPM: Superando Obstáculos para una Seguridad de Datos Exitosa

Una investigación de Cyera encontró que el 83% de las organizaciones creen que la poca visibilidad de sus datos debilita la postura de seguridad. Otro 87% dice que sus herramientas existentes de descubrimiento y clasificación son inadecuadas.

Estas brechas de visibilidad a menudo se trasladan a las implementaciones de Data Security Posture Management (DSPM) , donde los proyectos se estancan o no cumplen con las expectativas. Esto generalmente ocurre no porque la tecnología sea ineficaz, sino más bien debido a los desafíos prácticos de ejecución y adopción.

Los obstáculos comunes incluyen visibilidad limitada de datos, alineación débil entre las capacidades de las herramientas y las necesidades del negocio, problemas de integración y resistencia interna.

DSPM se enfoca en descubrir, clasificar, monitorear y evaluar la seguridad de los datos en diversos entornos. También ayuda a los equipos a comprender dónde residen los datos sensibles, quién puede acceder a ellos y qué tan expuestos pueden estar.

En este artículo, desglosaremos los principales desafíos que enfrentan las organizaciones durante la implementación de DSPM y proporcionaremos estrategias prácticas para superarlos y lograr una implementación más fluida y exitosa.

Por qué es importante entender los desafíos de DSPM

Reconocer los desafíos comunes de DSPM desde el principio ayuda a los equipos a alcanzar el valor completo más rápido y evitar contratiempos que retrasan los resultados. Cuando comprendes dónde suelen fallar los proyectos, se vuelve más fácil planificar para ellos y asignar los recursos adecuados para mantener las implementaciones en el camino correcto. Este tipo de previsión a menudo separa los despliegues exitosos de aquellos que se estancan a mitad de camino.

Las implementaciones estancadas o mal gestionadas pueden desperdiciar grandes porciones del presupuesto de seguridad y, más críticamente, dejar datos sensibles expuestos. Cada retraso aumenta el riesgo de brechas en las políticas, almacenes de datos no gestionados y problemas de cumplimiento que podrían haberse prevenido con una mejor preparación.

La experiencia de la industria muestra patrones claros de lo que funciona y lo que no. Los equipos que abordan DSPM como un programa a largo plazo tienden a tener más éxito. Invierten en comprender los flujos de datos y ajustan el proceso a medida que la organización crece.

Aprender de estos patrones ayuda a los nuevos adoptantes a evitar errores costosos y pasar de la planificación a resultados medibles de manera más eficiente.

Desafíos de descubrimiento y clasificación

La visibilidad de datos y la clasificación forman la base de cada implementación de DSPM. Sin embargo, muchos proyectos enfrentan retrasos en esta etapa debido a fuentes de datos fragmentadas y resultados inconsistentes de las herramientas.

Comprender estos desafíos iniciales ayuda a los equipos a construir una base más sólida para el resto del proceso de implementación.

TI en la sombra y dispersión de datos

Uno de los primeros obstáculos en la implementación de DSPM es obtener visibilidad completa sobre dónde se encuentran realmente los datos. Muchas organizaciones descubren que la información sensible se extiende más allá de los sistemas aprobados, creando riesgos ocultos que son difíciles de detectar hasta que ocurre un incidente.

Los siguientes problemas contribuyen más a este desafío:

• Servicios en la nube no autorizados y dispositivos personales: La información confidencial a menudo reside en herramientas no aprobadas o plataformas de almacenamiento. Por ejemplo, los empleados pueden usar unidades personales o aplicaciones no autorizadas por conveniencia, exponiendo datos críticos a entornos no controlados.
• Almacenamiento descentralizado entre equipos distribuidos: Los equipos en diferentes regiones o departamentos suelen utilizar diversas herramientas de colaboración. Esta práctica crea múltiples copias de los mismos datos y complica el seguimiento. Como resultado, se forman brechas de visibilidad y se debilita la gobernanza de datos.
• Sistemas heredados con acceso limitado a API y formatos inusuales: La infraestructura más antigua puede utilizar tipos de archivos o modelos de almacenamiento que las herramientas DSPM modernas no pueden escanear fácilmente. Las opciones de integración limitadas dificultan la clasificación o protección efectiva de estos datos, dejando partes del entorno desprotegidas.

En conjunto, estos factores crean puntos ciegos que reducen la visibilidad general y debilitan la postura de seguridad de datos de una organización.

Problemas de precisión de clasificación

Incluso después de que los datos se descubren con éxito, mantener una clasificación precisa sigue siendo un desafío importante. El etiquetado incorrecto puede hacer que los equipos pierdan tiempo en falsas alarmas mientras pasan por alto amenazas reales.

Los siguientes problemas suelen causar la mayor interrupción:

• Los falsos positivos generan fatiga de alertas y agotamiento del equipo: Cuando los sistemas marcan demasiados elementos inofensivos como riesgosos, el personal de seguridad a menudo comienza a ignorar las alertas. Con el tiempo, esto erosiona la atención a incidentes genuinos y aumenta la posibilidad de que se pasen por alto amenazas reales.
• Datos dependientes del contexto que requieren clasificación matizada: Cierta información parece sensible en un departamento pero no en otro. Las herramientas DSPM deben considerar el contexto para clasificar los datos con precisión, lo cual puede ser complejo en organizaciones grandes.
• Impacto en el rendimiento del escaneo continuo en sistemas de producción: El escaneo constante ayuda a mantener la visibilidad, pero también puede ralentizar las operaciones. Esta tensión entre el monitoreo de seguridad y el rendimiento empresarial hace que el ajuste del sistema sea una tarea continua.

Equilibrar la precisión con la eficiencia es uno de los desafíos más persistentes en las implementaciones de DSPM. Las organizaciones que perfeccionan sus etapas de descubrimiento y clasificación desde el principio suelen experimentar una implementación más fluida y resultados a largo plazo más sólidos.

Obstáculos de integración y técnicos

Integrar DSPM en un entorno existente rara vez es sencillo. Muchas organizaciones ya utilizan múltiples proveedores de nube y una combinación de herramientas de seguridad.

Reunir estos sistemas bajo un solo marco puede exponer brechas en la visibilidad de datos, alertas inconsistentes y controles superpuestos. Abordar estos desafíos técnicos desde el principio ayuda a evitar que la implementación se detenga a mitad de camino.

Complejidad multinube

Implementar DSPM en una configuración multinube a menudo revela qué tan fragmentada puede estar la visibilidad de los datos. Cada proveedor ofrece su propia forma de almacenar y administrar datos, por lo que la visibilidad y el control varían de una plataforma a otra.

Por ejemplo, un equipo podría rastrear fácilmente datos sensibles en AWS, pero enfrentar transparencia limitada en Azure o GCP, dejando partes del entorno sin monitorear.

Las diferencias en las capacidades de las API hacen que la integración sea aún más complicada. Algunas plataformas admiten un acceso enriquecido a los metadatos, mientras que otras restringen lo que las herramientas DSPM pueden extraer. Esto crea brechas que requieren correcciones manuales o scripts personalizados.

Cuando se agrega infraestructura local a la mezcla, el desafío crece ya que los sistemas más antiguos rara vez siguen los mismos estándares de seguridad. Una plataforma DSPM como Cyera ayuda a unificar estos entornos al proporcionar una vista consistente de los datos en configuraciones de nube, locales e híbridas.

Integración de pila de seguridad

DSPM no opera de forma aislada. Alimenta datos a las herramientas SIEM y SOAR, lo que mejora los tiempos de respuesta y automatiza el manejo de incidentes.

Sin embargo, las integraciones mal gestionadas pueden inundar a los equipos con alertas y notificaciones duplicadas, lo que dificulta concentrarse en lo que realmente importa. Cuando múltiples sistemas reportan el mismo evento, los analistas pierden tiempo valioso clasificando el ruido en lugar de atender problemas reales.

Mantener datos consistentes entre plataformas es otro problema recurrente. Cada sistema puede registrar información de manera diferente, lo que genera marcas de tiempo, campos o formatos de alerta que no coinciden.

Con el tiempo, esto complica las investigaciones y las pistas de auditoría. Crear integraciones efectivas significa estandarizar la forma en que los sistemas se comunican y monitorear esas conexiones a medida que el entorno cambia.

Desafíos Organizacionales

Incluso con la tecnología adecuada, los proyectos de DSPM a menudo se ralentizan debido a obstáculos internos, lo que afecta la velocidad de implementación, la alineación del equipo y la adopción a largo plazo.

Los equipos de seguridad, los líderes empresariales y los departamentos de TI a menudo tienen objetivos diferentes, lo que aumenta la dificultad de mantener a todos en la misma dirección. Abordar estos problemas operativos es tan importante como solucionar los técnicos.

Equilibrio entre Seguridad y Negocio

Equilibrar la protección y la productividad es una de las partes más difíciles de la adopción de DSPM. Los controles más estrictos ayudan a proteger los datos, pero también pueden interrumpir los flujos de trabajo establecidos o ralentizar el acceso a recursos importantes. Cuando esto sucede, los usuarios tienden a buscar atajos que reducen la seguridad general.

• Compensaciones de productividad: Las restricciones de acceso más estrictas y los pasos de verificación adicionales son necesarios para la protección de datos, pero también pueden frustrar a los empleados que necesitan acceso rápido para realizar tareas diarias. Esta tensión a menudo conduce a soluciones alternativas que socavan los objetivos de las políticas.
• Resistencia de las partes interesadas: Algunas unidades de negocio pueden ver los requisitos de DSPM como burocracia innecesaria. Sin claridad sobre el valor que proporcionan estas medidas, pueden oponerse a los cambios o retrasar la cooperación.
• Brechas de comunicación: Los líderes de seguridad y de negocios a menudo hablan en términos diferentes; uno se enfoca en el riesgo, el otro en los resultados. Cerrar esta brecha requiere discusiones abiertas que conecten la protección de datos con el valor empresarial medible.

Las organizaciones exitosas manejan este equilibrio construyendo confianza, estableciendo objetivos compartidos y demostrando cómo las medidas de seguridad apoyan directamente la continuidad del negocio.

Restricciones de Recursos

La experiencia y el personal limitados a menudo retrasan los esfuerzos de DSPM. Muchos equipos de seguridad ya gestionan múltiples proyectos, dejando poca capacidad para el mapeo detallado de datos o el monitoreo continuo.

• Brechas de habilidades y carga de trabajo: El conocimiento especializado en seguridad de datos y configuración en la nube es escaso. Cuando el personal existente está sobrecargado, el progreso en las tareas de DSPM podría ralentizarse o detenerse por completo.
• Prioridades en competencia: Las operaciones de seguridad del día a día a menudo tienen prioridad sobre los objetivos de DSPM a largo plazo. Este cambio de enfoque provoca un progreso desigual y la pérdida de hitos importantes.
• Demostración de valor: Los ejecutivos quieren pruebas claras de que DSPM fortalece el cumplimiento o reduce el riesgo, pero estas ganancias toman tiempo en cuantificarse. Los equipos que destacan pequeñas victorias desde el principio, como auditorías más rápidas o menos alertas de exposición, obtienen un mayor respaldo del liderazgo y financiamiento sostenido.

Problemas de gobernanza

Un gobierno sólido define quién es el propietario de los datos, cómo se gestionan y quién es responsable de protegerlos. Cuando estos roles no están claros, ocurren errores que pueden debilitar los esfuerzos de seguridad y cumplimiento.

• Propiedad de datos poco clara: Sin claridad sobre qué equipo controla qué conjunto de datos, la aplicación se vuelve inconsistente. Las superposiciones en la autoridad a menudo conducen a decisiones retrasadas y puntos de exposición no monitoreados.
• Conflictos entre unidades: Los diferentes departamentos pueden usar herramientas separadas o seguir políticas distintas, lo que genera fricción al aplicar un modelo de seguridad unificado.
• Gestión descentralizada: En organizaciones globales o con múltiples sucursales, los equipos regionales a menudo mantienen procesos independientes. Esta descentralización complica el monitoreo y aumenta el riesgo de desviación de políticas.

Construir una gobernanza sólida requiere una propiedad clara, políticas consistentes y comunicación regular entre las partes interesadas de negocio y seguridad. Cuando se logra la alineación, DSPM puede operar como un sistema compartido de responsabilidad.

Desafíos de Cumplimiento

Cumplir con los requisitos de conformidad en protección de datos es una tarea continua para la mayoría de las organizaciones. Las regulaciones continúan evolucionando, lo que requiere que las empresas adapten sus prácticas de datos en diferentes regiones e industrias.

DSPM juega un papel fundamental aquí, pero alinear sus capacidades con diversos estándares legales puede ser complejo. El verdadero desafío radica en mantener el cumplimiento a escala sin afectar las operaciones diarias.

Requisitos de Múltiples Jurisdicciones

Operar en múltiples regiones a menudo significa lidiar con leyes de privacidad y residencia conflictivas.

Por ejemplo, el RGPD requiere que los datos personales permanezcan dentro de la UE, mientras que la CCPA otorga a los consumidores en California mayor control sobre cómo se utilizan sus datos. Cuando estos marcos se superponen, las organizaciones enfrentan complejidad sobre dónde se almacenan los datos y cómo se procesan.

Las leyes de residencia de datos también pueden restringir la transferencia de información entre países, obligando a las empresas a rediseñar sus estrategias de almacenamiento y respaldo.

Una solución DSPM puede ayudar a mapear dónde residen los datos sensibles y resaltar las regiones que pueden estar sujetas a regulaciones específicas.

Monitoreo Continuo

El cumplimiento no es una lista de verificación única. Requiere visibilidad continua sobre cómo se mueven los datos y quién accede a ellos. Las herramientas automatizadas pueden apoyar este esfuerzo, pero las alertas excesivas a menudo crean ruido que oculta los problemas reales. Reducir los falsos positivos mientras se mantiene un nivel constante de supervisión es un equilibrio delicado.

Cuando se ajusta correctamente, la automatización ayuda a detectar comportamientos riesgosos de manera temprana y reduce el tiempo de revisión manual. El objetivo es crear un sistema de monitoreo que respalde tanto la precisión como la eficiencia, brindando a los equipos de cumplimiento y seguridad una visión clara de los problemas potenciales antes de que escalen.

Preparación para Auditoría

Las auditorías regulatorias exigen registros completos y precisos de cómo se gestionan los datos. Para las organizaciones grandes, recopilar esta información manualmente puede llevar semanas.

Las plataformas DSPM simplifican este proceso al generar automáticamente informes que detallan las fuentes de datos, clasificaciones, historiales de acceso y el estado de cumplimiento de políticas.

Sin embargo, el verdadero desafío es mantener este nivel de preparación durante todo el año. La documentación continua permite a los equipos responder rápidamente a las solicitudes de auditoría y demostrar el cumplimiento en cualquier momento. Al integrar la preparación para auditorías en los procesos diarios, las organizaciones pueden reducir el estrés, ahorrar tiempo y evitar brechas de cumplimiento que conducen a sanciones.

Desafíos específicos de la IA

La seguridad de datos de IA trae nuevas capas de riesgo. A medida que las empresas integran el aprendizaje automático y los modelos generativos en sus flujos de trabajo, a menudo pasan por alto cómo los datos sensibles interactúan con estos sistemas. DSPM debe evolucionar para cubrir esta área de superficie en expansión.

Protección de datos de entrenamiento

Los conjuntos de datos de entrenamiento a menudo contienen detalles sensibles recopilados de clientes, empleados o socios. Cuando esta información se utiliza sin un filtrado o anonimización adecuados, puede convertirse en una vulnerabilidad a largo plazo.

Los atacantes que obtienen acceso a los repositorios de modelos pueden extraer o reconstruir partes de los datos, poniendo a la organización en riesgo de violaciones de privacidad.

Los equipos de seguridad deben validar las fuentes de datos antes de utilizarlas para el desarrollo de modelos. Los controles de acceso y la tokenización pueden limitar la exposición. Las revisiones periódicas también ayudan a confirmar que los conjuntos de datos sigan cumpliendo con las normativas a medida que aparecen nuevas reglas de privacidad.

Gobernanza para Copilotos de IA

Los copilotos y asistentes de IA se han vuelto comunes en las herramientas empresariales, pero a menudo acceden a documentos internos y mensajes que contienen material confidencial. Sin una gobernanza adecuada, estos sistemas pueden revelar información más allá de su alcance previsto. Monitorear cómo los copilotos manejan los datos ayuda a reducir ese riesgo.

Las organizaciones deben definir límites claros de uso y auditar los patrones de acceso. Capacitar a los empleados sobre qué compartir con las herramientas de IA también ayuda a reducir la exposición accidental. AI-SPM puede ayudar a automatizar estas barreras de protección sin pérdida de productividad, mientras se mantiene el control sobre los activos sensibles.

Prevención de fuga de datos en IA generativa

Los modelos de IA generativa pueden exponer inadvertidamente datos confidenciales a través de indicaciones, respuestas o funciones de memoria. Una consulta descuidada podría provocar que detalles sensibles se revelen o almacenen en sistemas de terceros. Una vez filtrada, esta información es difícil de eliminar.

Las soluciones DSPM diseñadas para entornos de IA pueden detectar y bloquear dicha exposición en tiempo real. Identifican datos sensibles antes de que ingresen a un prompt y monitorean la salida en busca de señales de fuga.

Selección de Proveedor

Elegir el proveedor de DSPM adecuado puede determinar qué tan exitoso será todo el programa.

Con tantos productos que prometen visibilidad, automatización, cumplimiento y reducción de riesgos, es fácil elegir una herramienta que parezca poderosa pero que no se ajuste a la estructura o los objetivos de tu organización.

Un enfoque cuidadoso ayuda a reducir las opciones y alinear la elección con las necesidades de seguridad y operación a largo plazo.

Evaluación de capacidades frente a los requisitos organizacionales

Cada empresa tiene diferentes flujos de datos, presiones de cumplimiento y estructuras de equipo. Antes de evaluar herramientas, los equipos deben definir qué resultados son más importantes, como un descubrimiento más rápido, mayor precisión en la clasificación o un mejor control de políticas.

Las pruebas prácticas durante los periodos de prueba proporcionan una imagen realista del rendimiento. También revelan cómo se comporta la herramienta en las operaciones diarias. Revisar los modelos de implementación y la flexibilidad de automatización ayuda a identificar qué producto realmente respalda los objetivos de la organización.

Evitar el bloqueo de proveedor mientras se mantiene una integración profunda

La integración profunda con otros sistemas de seguridad y TI hace que una solución DSPM sea más efectiva, pero también puede aumentar la dependencia de un proveedor.

El objetivo es conectar herramientas sin perder flexibilidad. Las API abiertas, las funciones modulares y las sólidas capacidades de exportación permiten transiciones más fáciles si las necesidades del negocio cambian.

Las alianzas con proveedores también deben revisarse en cuanto a su viabilidad a largo plazo. Una herramienta que funciona bien hoy puede tener dificultades para adaptarse a medida que tu infraestructura de datos se expande. Verificar la interoperabilidad y las políticas de soporte transparentes ayuda a reducir fricciones futuras.

Navegando el Mercado Saturado de DSPM

El tamaño del mercado de DSPM está evolucionando rápidamente. Docenas de proveedores ahora compiten por la atención, cada uno afirmando ofrecer protección de datos completa en todos los entornos.

Comprender la madurez del mercado y las tendencias de adopción brinda a los compradores una visión más realista de qué esperar.

Soluciones Prácticas

Los proyectos de DSPM a menudo fracasan debido a cómo se introducen y gestionan. La estrategia correcta combina el despliegue técnico con la adopción cultural.

Los equipos que adoptan un enfoque estructurado y constante suelen obtener mejores resultados y menos resistencia interna.

Implementación por fases

Lanzarse directamente a una implementación a gran escala puede abrumar tanto a los sistemas como a los equipos. Un despliegue por fases reduce la fricción y permite que las lecciones aprendidas en una etapa mejoren la siguiente.

Comience protegiendo las fuentes de datos de alta prioridad, que son las más críticas para la continuidad del negocio o las que tienen mayor riesgo de exposición. Una vez que estén estables, amplíe la cobertura a los activos menos sensibles.

Cada fase debe incluir resultados medibles. Definir hitos y métricas de éxito le da al proyecto estructura y responsabilidad. Los logros tempranos, como un descubrimiento más rápido o una mejor visibilidad de los flujos de datos, generan confianza entre las partes interesadas y mantienen un impulso sólido.

Capacitación y Gestión del Cambio

La adopción de tecnología mejora cuando todos comprenden por qué es importante y cómo usarla de manera efectiva. Los programas de capacitación ayudan al personal de seguridad, propietarios de datos, equipos de cumplimiento y administradores de sistemas a ganar confianza en las operaciones diarias.

En lugar de sesiones amplias que cubren todo a la vez, los talleres cortos y específicos para cada rol suelen ser más efectivos.

Fomente la participación nominando a empleados para guiar a otros y promover prácticas consistentes dentro de sus departamentos.

Las sesiones de retroalimentación regulares ayudan a capturar lo que está funcionando y dónde se necesitan ajustes. La documentación sencilla que es fácil de consultar respalda el éxito a largo plazo y ayuda a mantener los estándares a medida que el programa crece.

Conclusión

Implementar DSPM rara vez es sencillo. Cada organización enfrenta una combinación de desafíos técnicos, operativos y culturales que pueden ralentizar el progreso o reducir el valor. Aun así, la mayoría de estos obstáculos tienen soluciones prácticas.

Con una estrategia clara, los equipos pueden superar los contratiempos iniciales y construir una postura de seguridad de datos que sea resiliente y adaptable.

El progreso depende de la paciencia y la mejora constante. Concéntrate en cerrar las brechas de descubrimiento, perfeccionar los flujos de trabajo y mejorar la capacitación del equipo para mantener el impulso. Con el tiempo, estas pequeñas victorias conducen a una protección más sólida y una mejor alineación entre los objetivos empresariales y los resultados de seguridad.

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